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SK hynix AI Hackathon
- SK hynix AI HackathonMga Batayan ng AI
AI 기초 ① 머신러닝 기본 개념
SK하이닉스 AI해커톤 1차 예선(AI 기초 이해 및 활용 역량) 대비 예상 문제집. 학습 유형, 데이터 전처리, 손실·경사하강법, 과적합과 규제, 데이터 분할·교차검증, 평가지표(정밀도·재현율·F1·AUC), 주요 알고리즘, 비지도 학습·앙상블까지 핵심 개념을 문제로 익힙니다. 기출문제가 아닌 예상 문제이며, 문제는 본 서비스가 직접 작성했습니다.
120 kard340 nag-aaral - SK hynix AI HackathonMga Batayan ng AI
AI 기초 ④ 최신 AI 기술·용어
SK하이닉스 AI해커톤 1차 예선(AI 기초 이해 및 활용 역량) 대비 예상 문제집. RAG(청킹·임베딩·벡터DB·리랭킹), 파인튜닝·LoRA, 양자화·증류, MoE, 추론 모델, 멀티모달·확산 모델, 에이전트·도구 호출·MCP, 합성 데이터·벤치마크 오염, 온디바이스·오픈 웨이트·소버린 AI, GPU·NPU·HBM·PIM까지 최신 AI 핵심 용어를 상황 판단형 문제로 정리했습니다. 기출문제가 아닌 예상 문제이며, 문제는 본 서비스가 직접 작성했습니다.
114 kard265 nag-aaral - SK hynix AI HackathonMga Batayan ng AI
AI 기초 ② 딥러닝 핵심
SK하이닉스 AI해커톤 1차 예선(AI 기초 이해 및 활용 역량) 대비 예상 문제집. 퍼셉트론과 활성화 함수, 역전파와 그래디언트 소실, 초기화·옵티마이저·학습률, 배치 정규화·드롭아웃, CNN 출력 크기·파라미터 계산, RNN·LSTM, 오토인코더·GAN, 전이학습과 혼합 정밀도, 웨이퍼 결함 검사 같은 비전 과제까지 딥러닝 핵심을 문제로 익힙니다. 기출문제가 아닌 예상 문제이며, 문제는 본 서비스가 직접 작성했습니다.
113 kard247 nag-aaral - SK hynix AI HackathonMga Batayan ng AI
AI 기초 ③ 트랜스포머·LLM 원리
SK하이닉스 AI해커톤 1차 예선(AI 기초 이해 및 활용 역량) 대비 예상 문제집. 토큰·임베딩·위치 인코딩, 셀프 어텐션과 트랜스포머 구조, 사전학습·지시 튜닝·RLHF, 디코딩 전략(temperature·top-p), 컨텍스트 윈도우와 KV 캐시, 할루시네이션, 스케일링 법칙, 모델 메모리·대역폭 계산과 토큰 비용까지 LLM의 핵심 원리를 상황형·계산형 문제로 익힙니다. 기출문제가 아닌 예상 문제이며, 문제는 본 서비스가 직접 작성했습니다.
114 kard245 nag-aaral - SK hynix AI HackathonPaggamit ng AI
AI 활용 ① 프롬프트 엔지니어링
SK하이닉스 AI해커톤 1차 예선(AI 기초 이해 및 활용 역량) 대비 AI 활용 역량 예상 문제집. 명확한 지시와 맥락 제공, 시스템 프롬프트, few-shot 예시, 단계별 사고와 자기 검증, 구조화 출력과 구분자, 프롬프트 체이닝, 긴 문서 다루기, 할루시네이션 줄이기, temperature 선택, 평가 세트로 프롬프트 개선, 코딩·데이터 분석·이미지 생성 요청까지 상황 판단형 문제로 익힙니다. 기출문제가 아닌 예상 문제이며, 문제는 본 서비스가 직접 작성했습니다.
116 kard240 nag-aaral - SK hynix AI HackathonPaggamit ng AI
AI 활용 ② AI 도구·에이전트 활용
SK하이닉스 AI해커톤 1차 예선(AI 기초 이해 및 활용 역량) 대비 예상 문제집. 업무를 AI로 풀 때의 접근 선택(규칙·전통 ML·LLM·RAG·파인튜닝·에이전트), 에이전트 구성요소와 도구 호출, 워크플로와 자율 에이전트, 사람 승인, 코딩 에이전트 활용과 결과 검증, 평가·비용·컨텍스트 관리, 반도체 현장 과제 적용까지 상황 판단형 문제로 익힙니다. 기출문제가 아닌 예상 문제이며, 문제는 본 서비스가 직접 작성했습니다.
113 kard234 nag-aaral - SK hynix AI HackathonPaggamit ng AI
AI 활용 ③ AI 윤리·보안
SK하이닉스 AI해커톤 1차 예선(AI 기초 이해 및 활용 역량) 대비 예상 문제집. 프롬프트 인젝션·탈옥, 기밀·개인정보 유출 방지, 데이터 중독·모델 탈취 같은 AI 공격, 에이전트 최소 권한과 출력 검증, 할루시네이션 책임, 편향·공정성·설명가능성, 저작권·라이선스·딥페이크, 비식별화와 AI 거버넌스·규제의 큰 방향까지 업무 상황 판단형 문제로 익힙니다. 기출문제가 아닌 예상 문제이며, 문제는 본 서비스가 직접 작성했습니다. 법·제도 관련 내용은 개념 이해용이며 세부 조문과 시행 시기는 최신 공식 자료로 확인하세요.
112 kard225 nag-aaral
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